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Lingua Insegnamento:Italiano
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Testi di riferimento:Appunti del corso
Per ulteriori approfondimenti:
P. Atzeni, S. Ceri, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, McGraw-Hill
Shannon Bradshaw et al. MongoDB: The Definitive Guide: Powerful and Scalable Data Storage. O’Reilly
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Obiettivi formativi:L’obiettivo formativo per lo studente è che raggiunga i seguenti risultati di apprendimento:
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso intende fornire le conoscenze metodologiche e applicative relative ai principali strumenti e metodi per la gestione ed interrogazione di insiemi di dati potenzialmente grandi.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine del corso di insegnamento, lo studente anche con l’aiuto di casi di studio concreti svolti in laboratorio, sarà in grado di estrarre e manipolare dati da web, da file e da database, anche di grandi dimensioni.
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Prerequisiti:Lo studente deve possedere le conoscenze di base dell’informatica e della matematica.
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Metodi didattici:Lezioni orali. Esercitazioni pratiche in aula informatica.
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Modalità di verifica dell'apprendimento:Conoscenza e capacità di comprensione
La verifica dei risultati di apprendimento sarà effettuata tramite una o più prove scritte ed un colloquio finale (quest'ultimo è facoltativo o a richiesta del docente).
La valutazione finale, espressa in trentesimi, tiene conto sia delle prove scritte preliminari che del colloquio di esame.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Durante le prove d’esame si verifica la capacità degli studenti di applicare le conoscenze fornite dal corso al fine di essere in grado di estrarre informazioni da database relazionali e non relazionali. -
Sostenibilità:
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Altre Informazioni:Email fabio.fioravanti@unich.it
Ricevimento studenti per appuntamento.
- Introduzione al fenomeno dei Big Data
- Database relazionali e non relazionali (NoSQL)
- Structured Query Language (SQL)
- MongoDB
- Lab & tools
• Introduzione ai database ed ai Big Data
• Database relazionali. Tabelle, relazioni ed attributi. Informazione incompleta e valori null. Vincoli di integrità.
• Structured Query Language (SQL). Query di selezione, inserimento, aggiornamento e cancellazione. Join. Query annidate. Operatori aggregati. Indici.
• Transazioni ACID: atomicity, consistency, isolation and durability
• Database non relazionali (NoSQL). Modelli non relazionali: chiave-valore, Wide Column, document-based, a grafo, ad oggetti.
• CAP (or Brewer's) theorem. Consistency, Availability, Partition Tolerance.
• MongoDB. Collezioni e documenti. Query Language. Aggregation framework. Indici, repliche, sharding.
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